Pelabelan data penting untuk melatih model pembelajaran mesin, yang digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan pola dan tren dalam data.
Mari kita lihat tentang apa pelabelan data ini dan berbagai alat untuk melakukannya.
Apa itu Pelabelan Data?
Pelabelan data adalah proses pemberian tag atau label deskriptif ke data untuk membantu mengidentifikasi & mengkategorikannya. Ini melibatkan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, video, audio, dan bentuk lain dari data tidak terstruktur. Data berlabel kemudian digunakan untuk melatih algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi.
Keakuratan dan kualitas pelabelan dapat sangat memengaruhi performa model ML. Ini dapat dilakukan secara manual oleh manusia atau dengan bantuan alat otomatisasi. Tujuan utama pelabelan data adalah untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi format terstruktur yang dapat dengan mudah dipahami dan dianalisis oleh mesin.
Contoh yang baik dari pelabelan data bisa dalam konteks pengenalan gambar. Katakanlah Anda ingin melatih model pembelajaran mesin untuk mengenali kucing dan anjing dalam gambar.
Untuk melakukannya, Pertama, Anda perlu melabeli kumpulan gambar sebagai “kucing” atau “anjing” agar model dapat belajar dari contoh berlabel ini. Proses pemberian label ini ke gambar disebut pelabelan data.
Seorang annotator akan melihat setiap gambar dan secara manual menetapkan label yang sesuai, membuat kumpulan data berlabel yang dapat digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin.
Bagaimana cara kerjanya?
Ada berbagai langkah yang terlibat dalam melakukan pelabelan data. Ini termasuk:
Pengumpulan data
Langkah pertama dalam proses pelabelan data adalah mengumpulkan data yang perlu diberi label. Ini dapat mencakup berbagai tipe data, seperti gambar, teks, audio, atau video.
Pedoman pelabelan
Segera setelah data dikumpulkan, pedoman pelabelan dibuat yang menentukan label atau tag yang akan diberikan pada data. Pedoman ini membantu memastikan bahwa data yang diberi label relevan dengan aktivitas ML saat ini dan menjaga konsistensi dalam pemberian label.
Anotasi
Pelabelan sebenarnya dari data dilakukan oleh annotator atau pemberi label yang dilatih untuk menerapkan pedoman pelabelan pada data. Ini dapat dilakukan secara manual oleh manusia atau melalui proses otomatis menggunakan aturan & algoritme yang telah ditentukan sebelumnya.
Kontrol kualitas
Langkah-langkah kontrol kualitas dilakukan untuk meningkatkan keakuratan data berlabel. Ini termasuk metrik IAA, di mana beberapa anotator melabeli data yang sama, dan pelabelannya dibandingkan untuk pemeriksaan jaminan konsistensi dan kualitas untuk memperbaiki kesalahan pelabelan.
Integrasi dengan model pembelajaran mesin
Setelah data diberi label dan tindakan kontrol kualitas diterapkan, data yang diberi label dapat diintegrasikan dengan model pembelajaran mesin untuk melatih dan meningkatkan akurasinya.
Pendekatan berbeda untuk pelabelan data
Pelabelan data dapat dilakukan dengan berbagai cara, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri. Beberapa metode umum meliputi:
#1. Pelabelan manual
Ini adalah teknik pelabelan data tradisional di mana individu membubuhi keterangan data secara manual. Data ditinjau oleh annotator, yang kemudian menambahkan label atau tag sesuai dengan prosedur standar.
#2. Pelabelan semi-diawasi
Ini adalah kombinasi dari pelabelan manual dan otomatis. Sebagian kecil data dikategorikan secara manual, dan label kemudian digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin yang dapat secara otomatis memberi label pada data yang tersisa. Pendekatan ini mungkin tidak seakurat pelabelan manual, tetapi lebih efisien.
#3. Giat belajar
Ini adalah pendekatan berulang untuk pelabelan data di mana model pembelajaran mesin mengidentifikasi poin data yang paling tidak pasti dan meminta manusia untuk memberi label pada mereka.
#4. Mentransfer pembelajaran
Metode ini menggunakan data berlabel yang sudah ada dari aktivitas atau domain yang terkait dengan pelatihan model untuk tugas saat ini. Jika proyek tidak memiliki cukup data berlabel, metode ini mungkin bisa membantu.
#5. Crowdsourcing
Ini melibatkan outsourcing tugas pelabelan ke sekelompok besar orang melalui platform online. Crowdsourcing bisa menjadi cara yang hemat biaya untuk melabeli data dalam jumlah besar dengan cepat, tetapi sulit untuk memverifikasi akurasi dan konsistensi.
#6. Pelabelan berbasis simulasi
Pendekatan ini melibatkan penggunaan simulasi komputer untuk menghasilkan data berlabel untuk tugas tertentu. Ini bisa berguna saat data dunia nyata sulit diperoleh atau saat ada kebutuhan untuk menghasilkan data berlabel dalam jumlah besar dengan cepat.
Setiap metode memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing. Itu tergantung pada persyaratan spesifik proyek dan tujuan dari tugas pelabelan.
Jenis umum pelabelan data
- Pelabelan gambar
- Pelabelan video
- Pelabelan audio
- pelabelan teks
- Pelabelan sensor
- pelabelan 3D
Berbagai jenis pelabelan data digunakan untuk berbagai jenis data dan tugas.
Misalnya, pelabelan gambar biasanya digunakan untuk deteksi objek, sedangkan pelabelan teks digunakan untuk tugas pemrosesan bahasa alami.
Pelabelan audio dapat digunakan untuk pengenalan ucapan atau deteksi emosi, dan pelabelan sensor dapat digunakan untuk aplikasi Internet of Things (IoT).
Pelabelan 3D digunakan untuk tugas-tugas seperti pengembangan kendaraan otonom atau aplikasi realitas virtual.
Praktik terbaik yang terlibat dalam pelabelan data
#1. Tentukan pedoman yang jelas
Pedoman yang jelas harus ditetapkan untuk pelabelan data. Pedoman ini harus mencakup definisi label, contoh cara menerapkan label, dan petunjuk tentang cara menangani kasus yang ambigu.
#2. Gunakan beberapa anotator
Akurasi dapat ditingkatkan ketika anotator berbeda melabeli data yang sama. Metrik kesepakatan antar-annotator (IAA) dapat digunakan untuk menilai tingkat kesepakatan antara berbagai annotator.
#3. Gunakan proses standar
Proses yang ditentukan harus diikuti untuk pelabelan data untuk memastikan konsistensi di berbagai annotator dan tugas pelabelan. Proses tersebut harus mencakup proses peninjauan untuk memeriksa kualitas data berlabel.
#4. Kontrol kualitas
Tindakan kontrol kualitas seperti tinjauan rutin, pemeriksaan silang, dan pengambilan sampel data sangat penting untuk memastikan keakuratan dan keandalan data berlabel.
#5. Beri label beragam data
Saat memilih data untuk diberi label, penting untuk memilih beragam sampel yang mewakili seluruh rentang data yang akan dikerjakan oleh model. Ini dapat mencakup data dari sumber yang berbeda dengan karakteristik yang berbeda dan mencakup berbagai skenario.
#6. Pantau dan perbarui label
Saat model pembelajaran mesin meningkat, mungkin perlu untuk memperbarui dan menyempurnakan data berlabel. Penting untuk mengawasi kinerjanya dan memperbarui label sesuai kebutuhan.
Gunakan Kasus
Pelabelan data adalah langkah penting dalam pembelajaran mesin dan proyek analisis data. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan pelabelan data yang umum:
- Pengenalan gambar dan video
- Pemrosesan bahasa alami
- Kendaraan otonom
- Deteksi penipuan
- Analisis sentimen
- Diagnosa medis
Ini hanyalah beberapa contoh kasus penggunaan untuk pelabelan data. Aplikasi pembelajaran mesin atau analisis data apa pun yang melibatkan klasifikasi atau prediksi dapat memperoleh manfaat dari penggunaan data berlabel.
Ada banyak alat pelabelan data yang tersedia di internet, masing-masing dengan serangkaian fitur dan kemampuannya sendiri. Dan di sini, kami telah merangkum daftar alat terbaik untuk pelabelan data.
Label Studio
Label Studio adalah alat pelabelan data sumber terbuka yang dikembangkan oleh Heartex yang menyediakan berbagai antarmuka anotasi untuk data teks, gambar, audio, dan video. Alat ini dikenal dengan fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya.
Ini dirancang agar dapat diinstal dengan cepat dan dapat digunakan untuk membuat antarmuka pengguna khusus atau templat pelabelan yang dibuat sebelumnya. Hal ini memudahkan pengguna untuk membuat tugas dan alur kerja anotasi khusus menggunakan antarmuka seret dan lepas.
Label Studio juga menyediakan berbagai opsi integrasi, termasuk webhook, Python SDK, dan API, yang memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan alat dengan lancar ke dalam pipeline ML/AI mereka.
Itu datang dalam dua edisi – Komunitas dan Perusahaan.
Edisi Komunitas gratis untuk diunduh dan dapat digunakan oleh siapa saja. Ini memiliki fitur dasar dan mendukung sejumlah pengguna & proyek. Sedangkan edisi Enterprise adalah versi berbayar yang mendukung tim yang lebih besar dan kasus penggunaan yang lebih kompleks.
Kotak label
Kotak label adalah platform pelabelan data berbasis cloud yang menyediakan seperangkat alat canggih untuk manajemen data, pelabelan data, dan pembelajaran mesin. Salah satu keunggulan utama Labelbox adalah kemampuan pelabelan berbantuan AI yang membantu mempercepat proses pelabelan data dan meningkatkan akurasi pelabelan.
Ini menawarkan mesin data yang dapat disesuaikan yang dirancang untuk membantu tim ilmu data menghasilkan data pelatihan berkualitas tinggi untuk model pembelajaran mesin dengan cepat dan efisien.
Lab Kunci
Keylabs adalah platform pelabelan data luar biasa lainnya yang menawarkan fitur canggih dan sistem manajemen untuk menyediakan layanan anotasi berkualitas tinggi. Keylabs dapat diatur dan didukung secara lokal, dan peran serta izin pengguna dapat ditetapkan untuk setiap proyek individu atau akses platform secara umum.
Ini memiliki rekam jejak dalam menangani kumpulan data besar tanpa mengorbankan efisiensi atau akurasi. Ini mendukung berbagai fitur anotasi seperti urutan-z, hubungan induk/anak, garis waktu objek, identitas visual unik, dan pembuatan metadata.
Fitur utama lainnya dari KeyLabs adalah dukungannya untuk manajemen dan kolaborasi tim. Ini menawarkan kontrol akses berbasis peran, pemantauan aktivitas waktu nyata, dan alat perpesanan & umpan balik bawaan untuk membantu tim bekerja sama secara lebih efektif.
Anotasi yang ada juga dapat diunggah ke platform. Keylabs ideal untuk individu dan peneliti yang mencari alat pelabelan data yang cepat, efisien, dan fleksibel.
Kebenaran Dasar Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Ground Truth adalah layanan pelabelan data terkelola penuh yang disediakan oleh Amazon Web Services (AWS) yang membantu organisasi membangun set data pelatihan yang sangat akurat untuk model pembelajaran mesin.
Ini menawarkan berbagai fitur, seperti pelabelan data otomatis, alur kerja bawaan, dan manajemen tenaga kerja waktu nyata, untuk membuat proses pelabelan lebih cepat dan lebih efisien.
Salah satu fitur utama SageMaker adalah kemampuan untuk membuat alur kerja khusus yang dapat disesuaikan dengan tugas pelabelan tertentu. Hal ini dapat membantu mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk melabeli data dalam jumlah besar.
Selain itu, ia menawarkan sistem manajemen tenaga kerja bawaan yang memungkinkan pengguna untuk mengelola dan menskalakan tugas pelabelan mereka dengan mudah. Ini dirancang agar dapat diskalakan dan disesuaikan, yang menjadikannya pilihan populer bagi ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin.
Kesimpulan
Saya harap artikel ini bermanfaat bagi Anda dalam mempelajari tentang pelabelan data dan alat-alatnya. Anda juga mungkin tertarik untuk belajar tentang penemuan data untuk menemukan pola berharga dan tersembunyi dalam data.
